多传感器测量数据的切尾加权融合算法

为了对随机扰动环境中得到的管道壁厚测量数据进行稳健融合估计,提出了一种多传感器测量数据的切尾加权融合算法.利用数据探测技术中的切尾均值概念构造最优加权因子,从而求得多传感器测量数据的稳健融合估计值.融合实例表明,该算法能有效地提高系统测量的稳健性,且具有精度高、运算简单的特点.     

基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法

以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象，基于最小二乘原理，提出了一种加权融合算法，推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息，提出了一种方差估计学习算法，实现对各传感器测量方差的估计，从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单，能快速、准确的估计出待测物理量的状态信息。     

多传感器支持度和自适应加权时空融合算法

针对多传感器测量数据中含有的噪声,提出一种基于多传感器支持度和自适应加权时空融合算法。时空融合算法将数据融合分解为时间和空间两次融合估计,先采用支持度和基于时间的递推估计进行第一次融合,再通过自适应加权估计在空间上进行第二次融合。该算法不需要知道传感器测量数据的任何先验知识,只利用空间位置中多传感器的方差变化,通过调整参与融合的各传感器的加权系数,使融合系统均方误差始终最小。     

基于数据融合和“能量-损伤”的结构状态特征提取

基于一致性数据融合算法和小波包分析,提出了结构状态特征提取方法。采用改进的一致性算法融合多传感器的测量数据,克服了一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点,对支持矩阵进行模糊化处理,并采用"能量-损伤"特征提取技术对融合后的多传感器测量数据进行处理。利用5层框架结构的数值算例对比了结构各层加速度信号与融合后加速度信号构造的特征向量。结果表明,融合后加速度信号构造的特征向量包含了结构不同位置的不同状态信息,能够全面描述结构的工作状态。     

测距传感器系统的测距数据在线自适应加权融合

针对移动机器人的测距系统采用红外线与超声波传感器共同测距,避免了因使用单个传感器进行多次测量而降低系统的实时性和产生信号串扰问题。应用自适应加权数据融合算法对实时测量数据进行在线融合估计,实现两种传感器在功能上的互补。实验结果表明,该方法提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计。     

基于最优加权的大面积金刚石膜衬底温度数据融合研究

为保证大面积金刚石镀膜衬底温度均匀,采用多只温度传感器多点测量衬底表面温度。为滤除测量噪声,采用最优加权融合方法对每一时刻多只传感器测量的温度进行数据融合,并分别采用最小二乘、Bayes估计、递推最小二乘法进行第二步数据融合,以进一步提高温度测量的精度。研究结果表明：最优加权与最小二乘结合算法、最优加权与Bayes估计结合算法的温度数据融合结果精度很高,在温度测量受各种扰动时均表现出良好的稳健性;最优加权与递推最小二乘结合算法温度测量数据融合的精度和稳健性相对较差。     

多传感器融合技术在加湿节能控制器中的应用

介绍了一种多传感器数据融合技术在加湿节能控制器系统中应用的方法.该方法首先采用分布图法剔除疏失误差,然后采用基于均值的分批估计的融合方法对采集的数据进行处理.提高了数据采集的精度,同时有效地消除了由于传感器失效引起的误差.这种数据融合方法计算简单,易于编程,可以获得比有限多个传感器的算术平均值更准确的测量结果,具有较高...     

数据融合技术在大容量种子催芽机中的应用

介绍了一种大容量种子催芽机控制系统的软件及硬件设计方法。该方法采用DS18B20温度传感器进行多路温度采集,用分布图法剔除疏失误差,然后采用基于均值的分批估计的融合方法对采集的数据进行处理,提高了数据采集的精度,同时有效地消除了由于传感器失效引起的误差。这种数据融合方法计算简单,易于编程,可以获得比有限多个传感器的算术平均值更准确的测量结果,具有较高的可靠性,可以用于其它测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。     

电容层析成像在高压浓相煤粉气力输送中的应用

在输送压力可达4.0 MPa、固气比达740 kg/m^3的高压浓相煤粉气力输送实验台上,用电容层析成像技术对10 mm内径的水平管道进行气/固两相流流型的辨识。研制了适用于高压力下的8电极厚管壁小口径电容层析成像传感器,管壁厚度达5 mm。为了消除厚管壁对电容传感器灵敏度的影响,采用精度较高的交流法电容检测电路,激励信号峰值提高到30 VP-P并对C/V转换放大器做滤波处理以提高信号的信噪比。将USB通信方式引入到ECT与计算机的数据传输中,解决ECT数据传输速度问题。比较LBP算法、Landweber迭代算法和神经网络算法在厚管壁ECT图像重建中的效果,发现神经网络算法受流型的影响很小,具有最优的重建图像质量。     

一种基于多方法的多传感器数据融合算法研究

提出了一种基于多方法的多传感器数据融合算法,分批估计融合求得单传感器最优估计值,然后依据权值最优分配原则进行分组自适应加权融合处理.通过对多热电偶测温的实测数据分析表明,与算术平均值法、单传感器分批估计和自适应加权相结合的算法以及单传感器分批估计和多传感器分批估计相结合的算法相比,绝对误差分别降低3.52℃,1.28℃和1.227℃,相对误差分别降低0.294％,0.107％和0.102％.     

多传感器数据融合技术在室内环境品质监控系统中的应用

为解决室内环境监控系统在信息处理中的误差和不确定性问题,提出一种多传感器自适应加权数据融合算法及基于模糊集理论融合算法的室内环境品质综合指数判定原则。该算法和判定原则以室内环境监测数据为研究对象,对室内环境品质因素进行综合等级评估,并根据评估结果控制驱动设备动作。实验表明:这种数据融合算法和判定原则是正确的,以此构造的室内环境品质监控系统具有较高的精度。     

ADAPTIVE FUSION ALGORITHMS BASED ON WEIGHTED LEAST SQUARE METHOD

Weighted fusion algorithms, which can be applied in the area of multi-sensor data fusion, are advanced based on weighted least square method. A weighted fusion algorithm, in which the relationship between weight coefficients and measurement noise is established, is proposed by giving attention to the correlation of measurement noise. Then a simplified weighted fusion algorithm is deduced on the assumption that measurement noise is uncorrelated. In addition, an algorithm, which can adjust the weight coefficients in the simplified algorithm by making estimations of measurement noise from measurements, is presented. It is proved by emulation and experiment that the precision performance of the multi-sensor system based on these algorithms is better than that of the multi-sensor system based on other algorithms.     

D-S证据理论在火灾探测中的应用

将多传感器信息融合技术引用到火灾探测领域，介绍了基于D-S证据理论的多传感器多个测量周期的信息融合（时空信息融合）的方法，并将该方法应用于多个火灾探测器的信息融合。模拟实验结果表明，与单个传感器相比，基于D-S证据理论的多传感器时空信息融合的结果具有较高的准确度和可信度。     

压力信号干扰抑制的质量流量数据融合研究

质量流量测量精度受压力的影响,且随着压力的增大其测量精度变差。采用多个质量流量传感器进行多处测量,对质量流量测量数据进行自适应加权融合。在此基础上,为了消除压力对流量测量值的影响,采用BP神经网络进行压力干扰抑制的质量流量数据融合研究。研究结果表明,BP神经网络质量流量融合值的精度较自适应加权融合值的精度大大提高,且附加动量法获得的BP网络融合精度最高,自适应学习速率调整法次之,梯度下降法最差。     

一种基于双相机焊缝跟踪的球形储罐爬壁机器人定位方法

针对具有很少甚至没有地标和缺乏良好照明条件的大型液化石油气球形储罐环境下,仅依靠里程计以及惯性测量单元的爬壁机器人定位精度较低,且存在较为明显的累积误差的问题,提出了一种新的解决方案,通过跟踪球形储罐表面焊缝相对于机器人的运动来改善机器人定位精度。首先,通过配备辅助光源,利用安装在机器人两侧的CCD相机进行图像采集,并实时对图像进行二值化处理,识别出焊缝特征区域并输出相应的检测信号,通过相邻时刻检测信号增量计算来估计机器人的相对位置;接着,提出了一种改进加权融合算法,用以实现各传感器之间的数据融合,该算法结合了自适应加权融合算法以及基于最小二乘原理的加权融合算法的优点,以对各加权因子重新分配权值的思想来对各个传感器数据进行最终融合,提高了测量精度以及动态适应性。最后,在实际环境以及虚拟环境下对该方法进行了实验评估,验证了该方法的有效性。实验结果表明,在没有良好照明条件及地标的球形储罐环境下,该方法可以保证爬壁机器人定位的准确性。     

Multisensor data fusion via Gaussian process models for dimensional and geometric verification

An increasing amount of commercial measurement instruments implementing a wide range of measurement technologies is rapidly becoming available for dimensional and geometric verification. Multiple solutions are often acquired within the shop-floor with the aim of providing alternatives to cover a wider array of measurement needs, thus overcoming the limitations of individual instruments and technologies.In such scenarios, multisensor data fusion aims at going one step further by seeking original and different ways to analyze and combine multiple measurement datasets taken from the same measurand, in order to produce synergistic effects and ultimately obtain overall better measurement results.In this work an original approach to multisensor data fusion is presented, based on the development of Gaussian process models (the technique also known as kriging), starting from point sets acquired from multiple instruments. The approach is illustrated and validated through the application to a simulated test case and two real-life industrial metrology scenarios involving structured light scanners and coordinate measurement machines.The results show that not only the proposed approach allows for obtaining final measurement results whose metrological quality transcends that of the original single-sensor datasets, but also it allows to better characterize metrological performance and potential sources of measurement error originated from within each individual sensor.     

基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演方法研究

在管道漏磁检测中,缺陷反演是管道故障诊断的核心部分。 考虑漏磁信号的复杂性以及管道环境的多变性,常用的缺 陷反演方法多采用传感器单轴信息,从而导致缺陷反演面临缺陷估计尺寸精度低、模型通用性差的问题,难以满足实际应用需 求。 本文提出基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演算法,显著提高漏磁缺陷反演精度。 该方法主要由两部分组成,首先, 利用提出的加权随机森林算法分别实现单轴信号的缺陷反演;其次,通过本文设计的模糊推理系统实现三轴反演结果决策融 合,进而得到精确的缺陷估计尺寸。 最后,通过仿真数据与实际管道数据实现该方法的评估。 实验结果表明,该方法缺陷反演 的长度精度提升 23% ,宽度精度提升 13% ,深度精度提升 14. 7% ,具有较好的实验效果。     

多传感器信息融合在精密离心机动平衡测试系统中的应用

精密离心机动平衡测试系统由主轴上下两个测试面上的4个电容测微仪、地脚上的1个测力传感器及光栅测角元件组成。5个传感器分别测得离心机在准静态及以某一平衡转速运转时的一次谐波,测得1个地脚测力传感器输出的支反力及计算出4个电容测微仪输出的振动矢量。根据4个电容测微仪及1个地脚测力传感器的输出进行对比,给出5个传感器中某一传感器发生故障的判据。应用冗余技术与多传感器信息融合技术,使用计算机实现同步自动数据采集、处理及传感器故障报警。